超解像アルゴリズム「PULSE」をWindows環境で試してみた - Qiita

今年のCVPRで発表された、高性能の超解像アルゴリズム「PULSE:Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models」を試してみました。 流行りの「自己教師あり学習」です。 ※論文の内容に関しては省略（いつか解説記事を書くかも？！） →書きました 「PULSE」のポイント 今までとは評価ポイントが違う 超解像した後の画像じゃなくて、超解像した後にダウンスケールした画像で比較 今までの手法よりも超解像可能 超解像自体はStyleGANを使用（CelebA-HQで学習済み） このGIFがイメージをつかみやすいです。 ソースコード ソースコードはGithubにて公開されています。 今回はこれをそのまま使います。 インストール Python 3.7上で、以下のモジュールをインストール